Page 81 - 《高原气象》2025年第5期

5 期 顾思南等：不同主控天气型下湖泊效应对青藏高原中部秋季区域性极端降水的影响 1199

图9 Lake试验（a）和Nolake试验（b）中WRF-Lake模式内层区域的陆面覆盖类型
Fig. 9 Land cover types of the inner area of WRF-Lake model in the Lake （a） and Nolake experiments （b）

合 模 式 对 各 个 例 分 别 开 展 Lake 和 Nolake 模 拟 ， 特征， 模式运行参数和模拟结果可以用于后续 No‐
WRF-Lake 模 式 的 初 始 条 件 和 侧 边 界 条 件 均 由 lake试验以及湖效应影响的对比研究。
ERA5 再分析数据提供， 各试验分别从各个例开始 4. 3. 3 各主控天气型下湖泊效应对区域性极端降
前的 12 h 开始积分， 积分时长均为 2 天， 前 12 h 作 水的影响及差异
为模式 spin-up 时间， Lake 与 Nolake 试验结果在各 湖泊效应大小可以通过替换湖泊下垫面前后
区域性极端降水事件发生时间段内的差异即为湖 特 定 物 理 量 的 变 化 程 度 来 进 行 衡 量 ， 为 此 ， 将
泊效应对区域性极端降水的影响。 4. 3. 1 中设计的 Lake 和 Nolake 试验模拟得到的累
4. 3. 2 模式结果验证 积降水量差值及其变化率作为各天气型下湖泊效
通过将各主控天气型多个例模拟结果进行集合 应的量化因子。图 11 给出了各天气型下 Lake 和

可以一定程度上降低模拟结果的不确定性。图10分 Nolake 试验模拟的多个例区域性极端降水发生时
别展示了各主控天气型下极端降水发生概率的空间 的累积降水量及差异。对比 Lake［图 11（a）~（c）］和
分布及所选择的 3个区域性极端降水事件发生时段 Nolake［图 11（e）~（f）］试验的模拟结果可以发现，
内CMFD观测和Lake试验模拟的总累积降水量。 湖泊替换为周围下垫面类型并未对 P1 和 P2 型下的
本文选取 Lake试验模拟结果的多个例集合［图 强降水区域产生本质影响， 而在 P3 型下则基本抑
10（g）~（i）］能够较好地反映降水落区与极端降水频 制了区域性极端降水事件的形成。
发区域位置［图 10（a）~（c）］的对应关系， 说明试验 进一步分析替换湖泊下垫面前后降水量的差
所选个例具有一定代表性， 可以作为各主控天气型 异［图 11（g）~（i）］， 发现降水量变化大值区主要出
下区域性极端降水事件的典型案例。WRF-Lake 模 现在湖泊的下风向地区， 说明在不同主控天气型
式可以较为准确地再现这三类天气型下累积降水 下， 湖泊均具备影响下游气象要素的基本特点， 且
量的空间分布和强度特征［图 10（d）~（f）］， 但总体 在秋季较强的背景环流场中湖效应传播范围可能
上存在对降水量的低估现象。其余的模拟误差主 更广（Su et al， 2020； Dai et al， 2020）。在 P3 型下，

要表现在： P1型下模拟的南部山区降水落区不够集 各个湖泊尤其是纳木错和色林错湖及周边地区均
中［图 10（d）， （g）］， P2型下区域西部湖泊群上空出 出现了降水量的大幅减少［图 11（i）红色方框］； 而
现高估的带状降水［图 10（e）， （h）］， 以及 P3型下色 在 P1 型和 P2 型下， 降水量变化大值区主要集中在
林错湖周围降水被过高估计［图 10（f）， （i）］。考虑 试验模拟的强降水落区内而非湖泊临近地区， 且湖
到 CMFD 融合资料本身对实际降水率的刻画能力 泊效应并非呈一致性的降水增强或者抑制， 在 P1
（He et al， 2020）， 可以认为模拟结果与 CMFD 观测 型下湖泊效应降水表现为自西向东的微弱增加、减
相当。综上所述， WRF-Lake 模式能够合理再现不 少和增加［图 11（g）红色方框］， 在 P2 型下湖泊效应
同天气型下典型个例集合的降水强度和空间分布 降水表现为自纳木错湖向北的减少、 增加和减少